区块链在人工智能中的全面综述

人工智能和区块链近年来已成为两项最具突破性的技术创新。

• 人工智能（AI）: 使得机器和计算机能够模拟人类的思维和决策过程。
• 区块链: 一个分布式和不可变的账本，安全地存储数据和信息，以一种去中心化和可信的方式。

最近，科学家们开始探索这些技术在各个领域的潜在应用。在本文中，我们将提供一个关于如何将区块链与人工智能集成的简要概述，这可能被称为“去中心化人工智能”。让我们深入了解。

去中心化人工智能：区块链在人工智能中的介绍

在过去的十年或这么长时间里，区块链一直是最受关注的创新技术，它开始在其他领域找到应用。自2008年诞生以来，它不断涌现为一项颠覆性的技术，具有改变我们存储或交换数据或信息的方式、改变我们跟踪和自动化交易的方式的潜力。

区块链的一个最被谈论的点是，每个区块链交易都是使用密码学签名的，整个账本的副本由网络中的挖矿节点验证，每个这样的交易都会产生一个同步、安全和共享的时间戳记录，这些记录不可能被改变。因此，区块链可以成为消除对中央权威的需求的有效选择，以验证和管理网络上的用户之间的交易和交互。

继续讨论，技术行业由于技术创新如物联网设备、智能手机、社交媒体和网络应用的出现，产生了大量的数据，这些创新也促进了人工智能的崛起。人工智能系统通常使用深度学习和机器学习实践来执行不同类型的分析。

即使现在，机器学习和深度学习技术也依赖于一个集中式模型，该模型在一组服务器上训练特定的模型，并使用验证或训练数据集验证学习。训练人工智能模型所需的高要求是大型科技公司和开发团队经常存储大量数据以获得最佳结果和性能的原因。

目前，大多数人工智能模型和实践都是集中式的，尽管集中式带来了人工智能行业的许多成功，但集中式数据存储对于人工智能模型也有一个主要缺点。当整个数据集中存储时，数据篡改或数据损坏的可能性会增加，因为集中式数据存储容易受到恶意软件和网络攻击。另外，当处理大量数据时，验证数据源的真实性和来源不是保证的，这可能会导致模型的错误训练，进而导致不想要的、不准确的，甚至是危险的结果。

人工智能模型的数据存储挑战是使用区块链在人工智能和开发去中心化人工智能的主要原因。去中心化人工智能的主要目标是使得使用数字签名、安全和可信的共享数据能够在区块链网络上以去中心化或分布式的方式进行处理和决策，而无需使用外部第三方资源。

人工智能模型通常处理大量数据，科学家们已经预测区块链将成为数据存储的未来。另外，区块链具有智能合约，允许用户编程区块链网络以管理参与数据生成或访问的参与者之间的交易或决策。基于区块链智能合约的自治应用和机器可以随着时间的推移学习和适应变化，并且可以做出准确和可信的决策，结果由区块链网络的挖矿节点验证和验证。

区块链如何改变人工智能？

通过结合人工智能和区块链技术，可以高效地解决人工智能和区块链行业的几个缺陷。区块链作为一个分布式账本，使用密码学签名的方法存储和传输数据，这些数据由网络中的挖矿节点验证。区块链网络以高韧性和完整性存储数据，使得数据几乎不可能被篡改，这也是为什么使用区块链网络和人工智能技术可以创建去中心化、不可变和安全的系统以处理高度敏感的数据的主要原因，这些数据可以被人工智能应用程序收集、处理和利用。区块链在人工智能中的使用可以在各个行业中，特别是更敏感的行业，如医疗保健、金融、国防等，具有革命性的应用。

继续讨论，以下是将人工智能和区块链集成的一些主要优势。

• 增强的数据安全性

区块链的一大主要原因是它提供了一种高度安全的方法来存储网络上的信息。区块链提供了一种替代方案，以存储敏感和关键信息，而不是使用磁盘，这种方法是使用数字签名的数据，可以仅使用私钥访问。因此，使用区块链来存储人工智能算法的数据可以使人工智能模型能够处理敏感数据，从而导致更准确和可信的信息。

• 集体决策

在技术生态系统中，涉及的应用程序或工具必须协同工作以实现目标的最大效率。区块链系统提供了去中心化和分布式的决策算法解决方案，可以取代对中央权威的需求。消除中央权威将使机器能够内部讨论问题、对任何问题进行投票，并通过多数票直到达成一致。

• 增强的机器人决策信任

区块链以高度安全的方式存储数据，这种方式不可能被改变，这确保了数据在整个训练过程中的质量。因此，模型将在高度准确的数据上训练，这最终将有助于提高模型的准确性。

• 更高的效率

业务流程通常涉及多个用户，如多个股东或利益相关者、政府组织和商业公司，往往由于业务交易的多次授权而效率低下。使用区块链和智能合约将使得去中心化自治代理（DAO）能够自动、快速地验证数据或资产在不同利益相关者之间的转移。

区块链在人工智能中的分类

在本节中，我们将讨论一些用于人工智能应用的区块链技术的关键概念，如下图所示。

去中心化人工智能应用

当前的人工智能应用通常以自主的方式执行决策，使用不同的规划、搜索、优化、学习、知识恢复和管理策略。然而，去中心化人工智能应用是一个具有挑战性的任务，原因有很多。

• 自主计算

人工智能应用的一个主要目标是使得部分或完全自主的操作成为可能，许多智能代理或小型计算机程序将感知和分析其局部环境，保持其内部状态，并执行指定的操作。

• 优化

人工智能应用的一个主要特征是它们能够做出最有效和最有效的决策，通过在所有可能的解决方案中过滤出一组理想的解决方案，这是由于人工智能算法和模型的优化。 优化技术旨在在约束或无约束的环境中找到问题的最佳解决方案，取决于系统级和应用级目标。去中心化优化将导致更好的效率和性能。

• 规划

人工智能应用使用规划策略与其他应用和系统合作，解决复杂问题和新颖的环境。规划策略在维持人工智能模型的弹性和效率方面发挥着重要作用。使用区块链的规划策略可以导致更不可变和更关键的策略，用于任务关键系统和战略应用。

• 知识发现和知识管理

人工智能应用通常处理大量数据，并且依赖于集中式数据处理系统。使用去中心化，知识发现和知识管理过程将能够提供考虑所有利益相关者需求的个性化知识模式。

• 学习

人工智能应用的核心是使得知识发现和自动化过程成为可能的学习算法。有不同类型的学习算法，如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成、深度学习模型等，用于解决不同类型的机器学习问题。使用去中心化学习模型可以导致高度自治的学习系统，支持人工智能系统的不同垂直领域中的本地智能。

去中心化人工智能运营

人工智能模型和算法通常需要大量数据来训练、测试和验证，以做出更好和更多样化的决策。然而，使用集中式数据存储解决方案，如数据中心、云和集群，会成为开发高度安全的人工智能应用的主要障碍，这些应用需要保护用户的隐私。以下是可以被许多人工智能应用采用的区块链的一些主要实现。

• 去中心化存储

集中式数据存储解决方案在安全性和隐私性方面容易受到攻击，因为这些数据存储解决方案涉及用户的个人和敏感数据，以及他们的位置、健康记录、活动和财务信息。区块链提供了去中心化和密码学安全的存储解决方案，分布在参与的应用和网络中。去中心化数据存储解决方案使用节点，每个节点在网络中保持一个客户端加密的数据库副本，以确保客户的数据可用性。客户可以根据需要使用和挖掘他们的数据。

去中心化数据存储解决方案中使用的两种最常见的存储技术是分片和集群。分片是将数据库分成逻辑分区，即“分片”，每个分区都分配了一个可以用来访问分区的唯一键。另一方面，集群是一种使用“集群”来实现多个节点在网络中并行访问数据，从而减少人工智能应用的延迟并提高性能的方法。分片被组合在一起，形成一个由网络中的节点组支持的集合存储。

使用去中心化存储解决方案可以提高存储的可靠性和可扩展性，因为去中心化存储解决方案提供了多方地理分布。一些新兴的去中心化存储解决方案包括Storj、Swarm、Sia、FileCoin、IPFS等。

• 数据管理

开发人工智能应用的一个主要要求是以一种方式管理数据，以便能够从可靠和可信的数据源收集高度准确、相关和完整的数据集。通常，人工智能应用和算法会在网络中的所有节点上执行集中式数据管理方法，如数据分段、数据过滤和内容感知数据存储。与区块链网络提供的去中心化数据存储相比，集中式数据管理表现较差，不仅数据复制的速率会很高，即使对数据进行了微小的更改，而且反复传输相同的数据集的需求也会很高。

另一方面，去中心化数据管理方法被设计为在网络中的节点级别部署，考虑到数据中的空间和时间属性。此外，为了维护数据的来源和安全性，去中心化管理方案可以将元数据放在区块链上。

区块链类型用于人工智能应用

区块链技术可以分为两类： 许可 仅限授权用户可以访问区块链应用，基于云、联盟或私有设置；和 无许可 任何人都可以公开访问系统，使用互联网。

• 公有区块链

公有区块链属于无许可区块链网络的范畴，用户可以下载区块链代码到他们的系统上，修改代码，并根据自己的需求和要求使用代码。此外，公有区块链通常是开源的，读写操作都可以轻松访问。由于公有区块链可以被任何人访问，因此这些系统使用复杂的协议来确保安全性，并且网络上用户的身份和交易隐私信息使用伪匿名和匿名数据来管理。对于数据和资产转移，每个公有区块链网络都使用本地代币，也称为价值指针或加密货币。

• 私有区块链

与公有区块链不同，私有区块链网络是许可系统，由单个组织管理，并被设计为无许可系统，网络中的用户或参与者始终是已知的，并且已经获得了读写操作的预先批准。私有区块链通常提供更高的效率，因为访问者是已知的，并且是网络的预先批准参与者，这消除了对复杂算法和数学运算来验证网络上的任何事务的需求。此外，私有区块链网络可以在网络中转移任何类型的资产、价值或本地数据。

与公有区块链网络类似，私有区块链网络中事务和资产转移的批准是通过多方共识算法或投票实现的，不仅可以实现更快的事务处理，还可以节省能耗。令人惊讶的是，私有区块链网络上的平均事务批准时间不到一秒。

• 联盟区块链网络

联盟区块链，也被称为联邦区块链，由一组组织运营，这些组织通常是基于共同利益而组成的。联盟区块链网络通常由政府组织、银行和一些私有区块链公司提供。

与私有区块链网络类似，联盟区块链网络作为许可系统运营，尽管网络上的某些用户具有读写权限，但通常所有用户都具有读取权限，只有少数人可以在网络上写入数据。

去中心化基础设施用于人工智能应用

区块链架构最初被开发人员设计为使用哈希策略和链表数据结构的线性基础设施。然而，最近，开发人员一直在使用队列信息和图论来处理大数据和满足实时人工智能应用的需求。

区块链启用的人工智能应用

去中心化数据存储和数据管理与人工智能

使用区块链和人工智能使得开发人员能够开发支持不同技术创新之间交互的稳定系统，从而为安全和可靠的数据管理、数据转移和数据存储提供了平台。下图展示了区块链和人工智能技术的组合特征，用于医疗行业，包括分析、诊断、验证医疗发现和报告以及关键决策等不同阶段。

近年来，处理大量数据、指数级增加算法和模型的计算能力以及用户对连接系统和应用的接受度一直是人工智能和机器学习行业的首要任务。由于人工智能神经网络通常需要大量数据和计算能力来进行训练，因此，创建强大的数据中心来获取大量数据集是必要的。在审计过程中，区块链网络可以用来存储数据和查询信息，同时实现更高的安全性和隐私性。此外，人工智能和区块链技术的集成将提供一个强大的共识机制，这是不可变的、健壮的、去中心化的。

去中心化基础设施用于人工智能

区块链网络基础设施的引入为传统分布式架构添加了三个新特性：去中心化和共享的数据和资产控制、原生资产交换和不可变的审计跟踪。当区块链基础设施与人工智能技术结合时，基础设施为用户提供了新的数据模型，并提供了对人工智能模型和训练数据的共享控制，同时增加了数据的可信度。为了产生更好和更高效的数据模型，人工智能模型需要访问大量数据，这些数据由区块链网络提供。

去中心化网络，如IPFS和以太坊，可以处理数据存储和巨大的计算资源，从而提供防篡改的记录和高水平的隐私。开源去中心化人工智能平台，如ChainIntel，旨在消除大公司对人工智能服务的垄断。

去中心化人工智能应用

集体决策和去中心化智能可以有多种应用。例如，下图展示了将区块链与物联网和人工智能技术结合以增加农业产量的特点和优势。物联网传感器可以监测土壤的营养水平，并捕获图像以帮助监测作物的生长。人工智能可以使用来自物联网传感器的数据来提供预测分析，从而使农民能够监测不同的条件。使用区块链可以确保网络上的每个用户都可以访问事务，这有助于减少后勤时间。

上图展示了用于无人自动智能海底探测的基于区块链的系统。

上图展示了区块链和人工智能在金融和银行领域的应用，以及它们如何提高金融系统的效率、安全性和安全性。

结论

在本文中，我们讨论了区块链在人工智能中的应用和用例。该文章概述了去中心化存储以及区块链如何解决人工智能中的几个问题。继续讨论，我们还讨论了区块链在人工智能中的分类、相关技术以及区块链实现的比较，包括区块链类型和基础设施、去中心化人工智能运营和协议。最后，我们讨论了区块链在人工智能中的各种应用。

总而言之，可以说在人工智能中实现区块链有可能解决人工智能行业中与用户隐私、安全的预言机、智能合约安全、共识协议、标准化和治理相关的现有问题。